Dencity at Lower Limit – Dencity at Upper Limit
Scale Value =
Area Below Upper Limit
– Area Bellow Lower Limit
Data penelitian yang sudah berskala interval selanjutnya akan ditentukan pasangan data variable independen dengan varibale dependen serta ditentukan
persamaan yang berlaku untuk pasangan-pasangan tersebut.
3.2.7.2 Teknik Analisis Regresi Linear Berganda
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi linear berganda multiple linear regression. Analisis regresi linear berganda
adalah suatu alat analisis peramalan nilai pengaruh dua atau lebih variabel bebas X terhadap variabel terikat Y untuk membuktikan ada atau tidaknya hubungan
kausal antara dua variabel bebas atau lebih. Adapun untuk pengolahan data dilakukan bantuan program SPSS 20 for windows, yang menurut uliyanto
2005:8 dilakukan sebagai berikut: a.
Masukan data dalam SPSS pada data view, dan pada variable view dalam kolom label berilah nama masing-masing variabel.
b. Klik analyze, regression linier. Lalu pindahkan variabel Y sebagai
variabel bergantung ke kolom dependent serta variabel X1.1, X1.2, X1.3, dan X1.4 sebagai variabel bebas ke kolom independent. Klik method pilih
enter. Abaikan yang lain kemudian klik OK. Sebelum mengolah data dengan menggunakan program SPSS 20 for
windows, peneliti harus menentukan terlebih dahulu teknik analisis yang digunakan. Teknik analisis regresi yang digunakan dalam penelitian ini adalah
regresi linear berganda. Menurut Asep Hermawan 2005:220 regresi linear
berganda, merupakan suatu model statistik yang sesuai jika masalah penelitian mencakup satu variabel terikat dependent yang berskala pengukuran metrik
interval atau rasio, yang diduga dapat diprediksi oleh variabel-variabel independent yang berskala pengukuran metrik interval atau rasio.
Analisis regresi digunakan bila penelitian bermaksud ingin mengetahui kondisi diwaktu yang akan datang dengan suatu dasar keadaan sekarang atau ingin
melihat kondisi waktu lalu dengan dasar keadaan dimana sifat ini merupakan prediksi atau perkiraan Irianto, 2006:156. Arti kata prediksi bukanlah
merupakan hal yang pasti tetapi merupakan suatu keadaan yang mendekati kebenaran. Dampak dari penggunaan analisis regresi dapat digunakan untuk
memutuskan apakah naik dan menurunnya variabel dependen dapat dilakukan melalu menaikan dan menurunkan keadaan variabel independen atau untuk
meningkatkan keadaan variabel dependen dapat dilakukan dengan meningkatkan variabel independen dan sebaliknya Sugiyono, 2010:204.
Berdasarkan tujuan penelitian ini, maka variabel yang dianalisis adalah variabel independen yaitu service encounter yang terdiri recovery, adaptability,
spontanety, dan coping. Sedangkan variabel dependen adalah loyalitas pelanggan. Untuk bisa membuat ramalan melalui regresi, maka data setiap variabel harus
tersedia. Berdasarkan data tersebut peneliti harus menemukan persamaan regresi berganda melalui perhitungan sebagai berikut:
Y = a + bX1.1 + bX1.2 + bX1.3+ bX1.4 Keterangan:
Y = Subyek dalam variabel dependen yang diprediksikan loyalitas pelanggan
a = Harga Y bila X = 0 b = Angka arah atau koefisien regresi, yang menunjukan angka peningkatan
ataupun penurunan variabel dependen yang didasarkan pada variabel independen. Bila b + maka naik, dan bila - maka terjadi penurunan.
X = Subyek pada variabel independen yang mempunyai nilai tertentu. X1, X2, X3, X4 = variabel penyebab X1 = recovery, X2 =adaptability,
X3 = spontantenty dan X4 =coping. Menurut Sugiyono 2010:277 analisis regresi berganda digunakan
bila penelitian bermaksud meramalkan bagaimana keadaan naik turunnya variabel dependen kriterium, bila dua atau lebih variabel independent
sebagai faktor prediktor dimanipulasi dinaik-turunkan nilainya. Analisis regresi berganda akan dilakukan bila jumlah variabel independen minimal
dua atau lebih. Menerjemahkan ke dalam beberapa sub hipotesis yang menyatakan pengaruh sub variabel independen yang paling dominan terhadap
variabel dependen, lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 3.1 berikut:
Gambar 3.1 Regresi Berganda
Keterangan : X
1.1
= Recovery X
1.2
= Adaptability X
1.3 =
Spontanety X
1.4 =
Coping Y
= Loyalitas
3.2.7.3 Pengujian Hipotesis
